本关任务:读取“银行贷款审批数据.xlsx”表,自变量为x1-x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款),其中x1-x6为数值变量,x7-x15为名义变量,请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充,x7-x15用最频繁值策略填充。
时间: 2023-06-02 08:08:00 浏览: 441
好的,这个问题属于数据处理问题,可以回答。针对这个问题,您可以使用 pandas 库来读取 excel 文件,并使用 fillna() 函数对缺失值进行填充。对于数值型的变量 x1-x6,可以使用均值填充缺失值,对于名义型的变量 x7-x15,可以使用最频繁值填充缺失值。
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读取“银行贷款审批数据.xlsx”表,自变量为x1-x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款),其中x1-x6为数值变量,x7-x15为名义变量,请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充,x7-x15用最频繁值策略填充。
好的,针对您的问题,我可以给出以下步骤:
1. 导入 Pandas 库和数据集
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')
```
2. 对数值变量 x1-x6 中的缺失值进行均值填充
```python
num_columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']
df[num_columns] = df[num_columns].fillna(df[num_columns].mean())
```
3. 对名义变量 x7-x15 中的缺失值进行最频繁值填充
```python
cat_columns = ['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']
df[cat_columns] = df[cat_columns].fillna(df[cat_columns].mode().iloc[0])
```
4. 最后,我们可以查看填充后的数据集
```python
print(df.head())
```
经过以上处理,缺失值已经被均值或最频繁值填充。
#********** Begin **********# # 读取“银行贷款审批数据.xlsx”表,自变量为x1~x15,决策变量为y(1-同意贷款,0-不同意贷款) # 其中x1~x6为数值变量,x7~x15为名义变量 # 请对x1~x6中存在的缺失值用均值策略填充
以下是对x1~x6中存在的缺失值用均值策略填充的Python代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('银行贷款审批数据.xlsx')
# 对x1~x6中的缺失值用均值填充
df['x1'].fillna(df['x1'].mean(), inplace=True)
df['x2'].fillna(df['x2'].mean(), inplace=True)
df['x3'].fillna(df['x3'].mean(), inplace=True)
df['x4'].fillna(df['x4'].mean(), inplace=True)
df['x5'].fillna(df['x5'].mean(), inplace=True)
df['x6'].fillna(df['x6'].mean(), inplace=True)
# 输出填充后的数据
print(df)
```